证券之星消息，2023 年 11 月 8 日优刻得（688158）发布公告称公司于 2023 年 11 月 2 日接受机构调研，常春藤资产饶海宁、一瓢资本沈宇峰、国泰君安武巍 吴悠 姚棋浚 范明、东海证券陈飚、龙航资产施旭健、国金自营柳小波、宁银理财毛子瑞 吴桐、千合资本邹珠印、中金公司李虹洁、华西证券赵宇阳、爱建证券章孝林、富国基金田毅潇、东方证券宋鑫宇、中信保诚王优草、国泰基金韩知昂、华泰保兴张苏、趣时资产陈凯艺参与。
答：相对于 00、H800 这种高性能的 HGX 服务器，公司更倾向于通过厂商整机采购服务器，整体稳定性较好，到货周期会更短。GPU、CPU 以及磁盘等一系列的售后维护、故障处理都会得到更高效率的保障。
答：1000P 算力为公司自行采购的资源，主要为 H800，后续会根据市场环境及政策进行相应调整。
答：公司与中贝通信将以云计算、大数据、I 等技术为核心数智化能力，共同推进智算中心及算力集群运维平台建设，技术研究应用、企业投融资等项目落地，构建技术先进、服务优秀、可持续发展的业务模式。同时，双方将充分利用各自的品牌、资源和技术服务优势，进行算力业务的合作推广。以公司在算力集群运维和调度技术为核心能力，更好地协助中贝通信提升对智算算力客户的使用体验。基于公司全球数据中心，助力中贝通信以高可用、安全稳定、绿色低碳的智算基础设施服务更多出海客户。
答：整体会有一定的提升效果，目前来看，前期主要是以模型训练业务为主，成本相对较高。但是后期推理端的业务会有更多需求，训练端和推理端的比例可能会做到 37 或 46，所以推理端的量会比训练端更大。公司的大模型客户可分为三类 1、头部大模型客户，对服务器的需求量大，但价格相对较低，可产生一定量毛利，会考虑切入部分高毛利产品；2、中型垂直大模型客户，对数据的安全性要求较高，盈利能力较好且有一定的规模；3、小型客户，以满足 Stable Diffusion 需求为主。
答：公司基于自身的 IGC 云服务平台和算力动态管理调度能力，积极服务基础大模型和垂直行业大模型，从而为相关领域的公司进行多元化的赋能。
答：从服务客户存储数据，到在合规环境下获取并使用数据，公司在隐私计算和数据安全流通领域积累了多年的先进经验，自 2016 年起就研究应用数据沙箱、联邦学习、安全多方计算、数据加密等一系列隐私计算技术，确保数据安全流通。公司在 2017 年推出了数据可信流通平台 安全屋 ，保障数据在流通过程中 可用不可见 。主要的优势在于开发较早，产品较成熟，案例较多，在上海、厦门、青岛都有相关政府单位落地合作的项目。
随着 I 大模型功能的丰富化，覆盖场景的多元化，如何保障用户上传数据的安全性，如何满足数据的隐私性 , 也是客户比较关注的问题，公司 安全屋 这款产品能很好解决此类相关问题。
答：公司致力于为国产大模型客户提供算力服务，同时公司目前已经同国产 GPU 卡厂商进行合作探讨，从而保证客户对 GPU 资源使用的可持续性，并对部分热销卡型进行了一定的适配，后续会考虑采购国产 GPU。
答：公司目前管理的 I 算力规模 3000P+ 基本上都部署在乌兰察布数据中心。乌兰察布数据中心电力充分、电价低廉、可自然制冷且距离北京更近，具备高可靠性、高性价比等优势，可有效满足大模型的训练要求。相较上海、北京等同等质量的数据中心，成本较低；采用双路不间断电源供电，更加安全可靠；模块化的设计布局，支持机房模块、基础设施配置的深度灵活定制。
公司基于自建数据中心所打造的 IGC 解决方案可充分满足大模型企业对于底层算力基础设施的需求，同时公司可为客户提供后续的维护服务。自建数据中心内提供专为 GPU 集群建设的高电机柜，并上线了多款 GPU 算力资源，推出了 训练专区 + 推理专区 + 存储专区 + 管理专区 的分区建设方案，企业可根据实际的训练、推理、数据处理等应用场景进行灵活可扩展的算力选择。基于完善的基础架构方案和安全保障，帮助大模型企业快速搭建算力平台，并通过对接上层的资源调度系统，提高模型训练和推理效率，让客户专注于模型迭代与业务创新。未来随着推理业务增加，公司将积极发挥上海青浦数据中心的区位优势，考虑将推理业务主要布局在上海青浦数据中心。
答：公司有多年的云管理平台经验，我们已经将算力集群建成了支持多租户、安全隔离、高带宽、可以快速交付的算力平台。能够根据客户需求和 GPU 的卡资源进行动态调整，这也是我们的优势。
训推一体机主要是基于国产的 GPU 芯片、国产的 I 大模型以及公司灵活的算力部署方案，三者结合在一起共同打造国内模型能力、算力支持及解决方案领先的、具备国有自主知识产权的 I 大模型训练推理一体机，拥有公有云和私有云等多种部署解决方案的开放合作生态体系，可以向跨行业、跨领域的生态合作伙伴、科研机构等用户提供灵活和开放的 I 模型与算力的综合解决方案，加快人工智能在各行各业的落地速度。
1、充足的客户量。我们与大模型客户很熟悉，在基础大模型公司、行业大模型公司层面都积累了充足的客户量。2、训练、推理一体化的服务能力。客户将收集到的数据训练完成后，可以放到我们的推理区，形成一种训练、推理一体化的服务模式。3、较强的网络能力和云计算能力。我们的推理区支持多租户，一个集群可以同时给多个用户使用，可以做动态调整。4、公司拥有高性能的存储能力。我们的自研存储可较好地满足客户训练需求，是国内最早一批支持 GPU Direct Storage，具有较好的存储性能。5、自建的数据中心。机房需求量较大，很多客户都会选择我们的乌兰察布数据中心作为公司的主力机房。模型的训练不仅需要高性能的显卡，对供应商的存储、网络、安全能力也有很高的要求，公司在以上方面有着多年的技术积累，能够更全面的满足 IGC 客户的需求。
优刻得（688158）主营业务：提供计算、网络、存储等企业必须的基础云计算服务 , 为客户提供包括公有云、私有云、混合云在内的云计算产品 , 以及大数据、人工智能服务。
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